本文探讨了降水短时预报的深度学习方法，包括卷积LSTM、U-Net模型和空间频率时间相关解耦Transformer等。这些模型在捕捉时空相关性和提高预测准确性方面表现优越，尤其在强降雨事件的预测中效果显著。研究通过新方法和损失函数的应用，提升了降水预测的性能，具有重要的气象科学和智能城市应用价值。

研究提出了一种多模态模型TCP-扩散，解决热带气旋降水预测中的累积误差和物理一致性问题。该模型利用历史降水和环境数据，以3小时分辨率预测未来12小时降水，显著提升准确性，适用于资金有限的地区。结合因果注意力机制，新模型在强降水预测中优于传统方法。

本文介绍了多种基于深度学习的天气预报模型，重点讨论了雷电、降水和极端天气事件的预测。通过结合雷达和卫星数据，利用机器学习技术，提升了天气预报的精度。其中，Pangu-Weather系统和StormCast模型在短期天气预报中表现尤为突出，为未来的天气预报提供了新的方向。

本研究提出了一种新的可解释性管道，用于整合卫星图像和气象数据进行区域气候变化预测模型。研究发现降水对土地表面的影响最显著，其次是温度和气压，并揭示了气象变量与植被指数之间的非线性相关性。该管道能够简化复杂模型的多样性分析。

本文探讨了联邦学习在信号处理中的应用，提出了应对数据传输和稀疏连接挑战的框架，并通过深度学习和机器学习模型提高气象预测的准确性。此外，研究介绍了RASPNet数据集，支持雷达算法的发展，填补了自适应雷达处理技术评估的空白。

使用荷兰皇家气象研究所（KNMI）的降水和气象数据，我们设计了一种物理信息神经网络用于降水预报，该模型在生成对抗学习框架中直接将物理监督集成进去，并采用了 VQ-GAN 和 Transformer 生成器以及时间鉴别器，研究结果表明，PID-GAN 模型在降水预报下游指标上优于数值和 SOTA 深度生成模型。

近期基于深度学习的时序降水预测模型研究进展与性能评估综述

本文介绍了DeepSD框架，利用超级分辨率技术进行气候统计降尺度，以提高气候预测的准确性。研究应用于全球气候变化，采用生成模型改善高分辨率气象数据的一致性，尤其是在降水预测方面。通过结合深度学习和数值天气预报，提出的混合模型显著提升了预报技能。此外，研究比较了多种机器学习方法在气候模型降尺度中的效果，发现传统方法在某些情况下表现更佳。

该论文提出了一种卷积神经网络模型，用于在降雨预报中将数据驱动学习与物理知识相结合。我们提出了 LUPIN，一种拉格朗日双 U-Net 物理驱动预报模型，它借鉴了现有的基于外推的预报方法，并以完全可区分和 GPU 加速的方式实现了数据的拉格朗日坐标系统转换，以实现实时的端到端训练和推理。根据我们的评估，LUPIN 与所选基准模型的表现相匹配并超出，为其他拉格朗日机器学习模型提供了机会。

该研究提出了一个基于量化降水估计和多传感器分割的框架，用于天气站降水估计。该框架通过机器学习算法自动检测天气系统的演变和移动，并与特定地形属性相关联。评估结果显示，该框架在一般情况下表现良好，并在检测大雨事件方面表现出色。该方法可以整合异构数据源并有望改进极端降水情景的预测。